2010年9月25日，美聯儲主席本-伯南克(Ben Bernanke)週五對新的凱恩斯(Keynesian)經濟模型作出了辯護，儘管這些經濟模型未能預測到最近一次金融危機的發生。
伯南克今天發表講話稱：“雖然經濟學家從這場危機中學到了很多東西，但我認為提倡在這一領域進行一場激進的改造活動還是有些過分了。”
新的凱恩斯工作母機(workhorse)模型等標準的經濟模型未能預測到最近一次金融危機的發生。伯南克本人也曾認為，次級抵押貸款危機不會蔓延至更廣泛經濟。但伯南克在今天的講話中表示，經濟模型的失靈並不意味著這些模型不切實際或存在重大缺陷。他指出，與其拋棄這些模型，不如採取更多工作來搞懂金融體系如何對經濟增長和穩定性造成影響。
伯南克稱，金融危機是一種老式的銀行擠兌，有不同的“演員”置身其中。在這一次的危機中，排隊從銀行提取現金的存款人的“角色”被貨幣市場基金所取代。他表示，監管機構和市場參與者未能認識到來自於機構而非個人的擠兌的潛在風險。伯南克指出，19世紀末所進行的有關銀行擠兌的經濟研究仍與這場危機具有相關性。他建議對三個領域進行研究，即恐慌時期的人類行為、流動性在市場上扮演的角色以及泡沫是如何被創造出來和如何破裂的。
伯南克還指出，金融系統和監管結構理所當然地認為，某些金融資產總是能以接近於其基本價值的價格被售出。但是，在這場危機中，在公司被迫迅速出售資產的時候出現了許多惡性循環，而且這些減價出售的活動推低了資產價格，增強了投資者有關公司無力償還債務的擔憂情緒。
說了一大堆話，可新的凱恩斯工作母機(workhorse)模型等標準的經濟模型到底是什麼東西？
老實說，我也並不很清楚，不過我看過一本叫《我在美聯儲監管銀行》的書，作者說出美聯儲監管銀行所使用的模型，這些信用風險模型是用模型的方式來衡量和預測一個信貸組合的風險架構，是通過模型所計算出的信用損失的概率密度函數(probability density function)來實現這些目標的。這個概率密度函數在風險管理、資本配置、信貸定價、最優組合上都有重要作用，是現代金融數量化、精確化、高效化的具體體現。大銀行不惜花費大量人力物力資源來開發利用這個工具。
信用風險模型分由上至下模型(top-down)和由下至上模型(bottom-up)兩大類。前者主要用於消費者信貸，諸如信用卡貸款、房地產貸款、車輛貸款、學生貸款。這些信貸因為比較單一類似，且貸款數額小，單筆損失量不大，建立模型的時候就把同類貸款匯總起來，用大數定律和歷史數據對它將來的損失可能性作模擬推斷。這種模型一般都比較簡單易行，廣為接受，與實際情況擬合很好，所以，一般都不在巴塞爾協議重點討論範圍之內。
由下至上模型是用來模擬大、中型商業信貸，貸款額度高，潛在損失大，需要一個個單獨觀察評估，然後再匯合加總，最後達到整個資產組合的總體風險水平。
這些信用風險模型的參數一般量化為以下幾個主要變量：
1. 風險敞口(exposure)如果是傳統的定期貸款的話，那麼，貸款額便是風險敞口變量。但事情並非都如此簡單，有些貸款含有期權，比如周轉信貸(revolving credit)，銀行提供的信用額度，企業不一定要去用，或用完。但如果企業發生資金周轉危機了，這筆信用額度就要被啟動，而且可能都用完。如何模擬這類貸款的不確定風險敞口，便眾口不一。
2. 信用評級(credit rating)
這是針對具體企業的評級，同評級相對應的是企業降級倒閉的風險概率。比如，根據標普(S&P)評級公司的統計數據，一企業的信用評級若今年為A，則明年降為B的可能性是0.24％，一年內破產的可能性為0.02％。五年、十年的評級變化，都有數據。
3. 違約損失率(loss given default)這是估計萬一借款企業違約或倒閉了，銀行能收回多少資金，損失多少貸款。這個指標是針對具體貸款而言(facility)，而非針對具體企業或債務人(company or obligor)。若一貸款有抵押品作擔保，則其損失的比率要比沒有抵押品的低。
4. 相關係數(correlation)這是指一筆貸款與其他貸款的互動性，用來衡量整個資產組合的信用風險。若資產之間的相關係數高，互動性強，則共同損失的可能性大，整個資產組合的總風險就大；反之，若相關程度低，資產之間就更有可能獨立運行，不會同步下滑，那整個資產組合的總風險就小。
5. 違約倒閉模式(default-mode paradigm)或按市定價模式(mark-to-market paradigm)一般模型都只計算企業違約所帶來的風險和損失，只要企業沒倒閉，潛在價值就不變。但更精確的市場化的做法是連市場信用風險波動都算在裡面。即便企業沒有倒閉，但因為它的信譽下跌，信用級別下降，或純粹市場信用點差(credit spread)指數上升，資產價值也會下降。比如，一筆金額為1億美元的10年貸款，給信用級別A的企業，如果該企業的信用級別降為B，則該貸款的價值就不值1億美元，其中的差額就是信用點差損失。這是所謂的按市定價的計算法。
6. 解析法(analytical)或模擬法(simulation)這是如何將上述單變量匯總起來，算出整個資產組合的信用風險，即概率密度函數的方法。解析法簡單易行，運算速度快，事先假定風險密度函數的具體方程式，代入各種變量，便信手可得各類風險值。模擬法不需要引入諸如風險密度函數方程式等關鍵假設，計算機模擬自然給出整個資產組合的風險狀況，信息量充分，能進行各類運算，使信用風險模型做到最理想化的運用，缺點是計算時間長，容易受到計算機功能的限制。
你看得懂上面這些信用風險模型的解釋嗎？
看不懂？沒關係，我也是看到矇查查。
《我在美聯儲監管銀行》該書作者是讀經濟出身也要花一段時間才搞明白。
不過，從這些複雜的理論中，我可以看出美聯儲主席本-伯南克(Ben Bernanke)所辯護的新凱恩斯(Keynesian)經濟模型，根本就是廢物。
拜託啦！經濟學家們，你們以為經濟學是硬科學嗎？拿硬科學那一套來解釋信用風險，根本就不知所云。
哪些思維模型最可靠呢？答案很明顯，那些來自硬科學和工程學的思維模型是地球上最可靠的思維模型。而工程學的質量控制理論，至少對你我這樣的非專業工程師來說也是很重要的核心部分．其基礎恰好是費馬和帕斯卡的基礎數學理論。
分析信用風險所需要的只是基本的數學知識，在經濟學上卻披上一大堆嚇唬人的術語，只是打扮得漂亮一點而已。
用這些打扮漂亮卻不實際的模型來評估風險，不出事才怪！
美聯儲所使用的信用風險模型都仰賴於大量數據，充斥著許多參數和假設。
監管所風險所需要的不是所謂風險模型評估，那隻是華爾街想儘量放大槓桿才想出來的花招。監管方法其實只需要最簡單的幾招：
１.最簡單的準備率，其準備金必須充足，而且也必須是真金白銀。
２.銀行放貸的財務槓桿比例也要受限制，否則銀行會貪圖短期利益而放大風險放貸。
３.房貸標準也需要嚴格審核貸款者的現金流。
只要這些監管功夫作足，風險自然降低了，那裡還需要那些複雜到沒人看得懂的信用風險模型？
當初，銀行準備金率是１００％，為了要賺更多錢就將低準備金率，又為了要再賺更多的錢就廢除金本位制，又要再賺更多就炮製了大量的衍生產品，近期又想要再賺更多就想要用信用風險模型來取代傳統監管銀行的標準。
西方的銀行越來越不像銀行，它們更像對沖基金。
在２００８年金融海嘯中，西方國家的加拿大銀行是少數不受波及的，原因就在於加拿大使用被華爾街視為老土的監管方式來監管銀行。
華爾街所謂金融創新其實就是金融巫術，擴大短期利益，增加長期風險。
附錄：《我在美聯儲監管銀行》一書作者對摩根模型的一點看法摩根的模型不是一般的複雜，而是相當的複雜，我們費了很多周折。究其原因主要有兩點：一是它的模型本身就很複雜。摩根總是想方設法囊括所有能囊括進去的參數，把模型做得精緻細膩。這樣做的目的，無非是為了得出較為精確的結果，使模型在運用於信貸定價和資本金配置時，讓業務部門心悅誠服，不會產生過多的非議和指責。但這樣做的必然結果是模型變得相當複雜，環環相套，盤根錯節，不容易一下子看懂看穿。第二個，也是更重要的原因，是它沒有完整的技術文件來說明模型的來龍去脈。因為這是摩根的內部模型，不需要像外銷產品那樣，有詳細清晰的說明書，更何況它幾經修改，幾撥工作人員前赴後繼，最終的模型可能與前幾輪的模型大相徑庭，即便有個別說明文件，也語言簡單、文字晦澀、數字符號一大堆，恍恍乎，不知其所以然。我們也就只能跟著折騰來折騰去，想方設法從現成的資料裡琢磨出個原委。
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